Fundamentos de la Estimación Estadística: Puntual y por Intervalos
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Fundamentos de la Estimación Estadística
Se denomina estimador θ̂ de θ a un estadístico θ̂ = θ̂(x₁, ..., xₙ) que proporciona un valor aproximado del parámetro desconocido θ. Se obtiene un solo valor o punto como estimación del parámetro poblacional de interés.
Propiedades de un Buen Estimador
- Insesgabilidad: Ocurre cuando su valor esperado es igual al parámetro θ, es decir, E(θ̂) = θ.
- Consistencia: Se cumple si θ̂ converge en probabilidad hacia θ cuando el tamaño de la muestra tiende a infinito.
- Criterio de Eficiencia: Una estimación es más eficiente que otra si la varianza del primero es menor que la varianza del segundo: D²(θ̂₁) < D²(θ̂₂).
- Suficiencia: Un estimador es suficiente si aporta tanta información